Mis on Prompt Engineering? AI põhjalik juhend

Mis on Prompt Engineering? AI põhjalik juhend

Ajatempel: 20. jaanuar 2024 10:45
Allikasõlm: 3073985

Sissejuhatus

Kiire projekteerimine on oma tuumaks AI-ga vestlusalkeemia kunst. See on koht, kus küsimuste või juhiste hoolikas koostamine kohtub generatiivsete AI mudelite maailmaga, muutes põhipäringud sihipärasteks, konkreetseteks ja uskumatult kasulikeks vastusteks. Mõelge sellele kui keelesildale, mis ühendab inimese kavatsused tehisintellekti võimalustega. See strateegiline distsipliin ei seisne ainult küsimuste esitamises; see on küsimine õige küsimused õige viis saada kõige tõhusam vastused.

Kiire insener tuleneb loomuliku keele töötlemise (NLP) valdkonnast, kus eesmärk on avastada need võlusõnad või fraasid, mis käivitavad AI-lt kõige soovitud vastused. See on nagu teadmine, kuidas maagilist lampi täpselt hõõruda – antud juhul on lamp täiustatud tehisintellektiga nagu DALL-E, mis on programmeeritud genereerima mis tahes pilti, millest unistad. Kuid see ei puuduta ainult pilte. Olenemata sellest, kas tegemist on tekstist tekstiks, tekstist pildiks või isegi tekstist heli muutmisega, hõlmab kiire inseneritöö sisendite kohandamist, viimistlemist ja optimeerimist, et saavutada väljundid, mis pole mitte ainult täpsed, vaid ka ühtivad täpselt meiega. keerulised inimvajadused ja ärieesmärgid.

Mis on Prompt Engineering?

Kiire insener on sarnane petukoodi olemasoluga videomängus, kuid tehisintellekti interaktsioonide jaoks. See seisneb viipade (mõelge juhistele või päringutele) koostamine sellise täpsuse ja selgusega, et tehisintellekt mitte ainult ei mõista, vaid edastab ka vastuseid, mis tabavad naelapead. See on koht, kus professionaalsed kiired insenerid veedavad oma päevad – katsetavad, analüüsivad ja nuputavad, mis paneb tehisintellekti inimese kavatsustega kooskõlas olema. Aga hei, see pole eksklusiivne klubi! Igaüks, kes on kunagi palunud Siril häiret seada või retsepti otsimiseks Google'i assistenti kasutanud, on sisuliselt veidi kiiret inseneritööd harjutanud.

Tehisintellekti mudelite (nt suurte keelemudelite või tekstist pildiks muutmise mudelite) valdkonnas võib kiire projekteerimine ulatuda lihtsatest päringutest, nagu "Mis on Fermat'i väike teoreem?" loomingulistele käskudele, nagu "Kirjutage luuletus sügislehtedest". See puudutab sõnastamist, stiili, konteksti täpsustamist või isegi AI-le rolli määramist. Kas olete kunagi näinud neid keeleõppe viipasid, kus täidate sõnajada? See on kiire inseneritöö, mis kasutab tehisintellekti näidete kaudu õpetamiseks selliseid tehnikaid nagu mõne võttega õppimine.

Tehisintellekti vastuste kvaliteedi osas võib hea ja halva viipe erinevus olla öö ja päev. Hästi koostatud viip võib anda kiireid, täpseid ja asjakohaseid vastuseid, samas kui halvasti koostatud viip võib põhjustada ebamääraseid, sihipäraseid või isegi mõttetuid vastuseid. See eristus on ülioluline professionaalsetes seadetes, kus tõhusus, kiirus ja täpsus on ülimalt tähtsad.

Kiire inseneritöö eelised

Tõhus viipamine ei tähenda ainult õige vastuse saamist; see on ka kiirem kohalejõudmine. Ärikontekstis, kus aeg on raha, võib kiire projekteerimine oluliselt vähendada aega, mis kulub tehisintellektimudelitest kasuliku teabe hankimiseks. See tõhusus on mängumuutus ettevõtetele, kes integreerivad tehisintellekti ajatundlikesse rakendustesse.

Veelgi enam, kiire inseneritöö ei ole ühe triki poni. Üks, hästi läbimõeldud viip võib olla mitmekülgne, kohandatav erinevate stsenaariumide jaoks, suurendades tehisintellekti mudelite skaleeritavust. See kohanemisvõime on oluline ettevõtetele, kes soovivad laiendada oma tehisintellekti võimalusi, ilma et peaksid iga uue rakenduse jaoks jalgratast leiutama.

Viimaseks, kuid mitte vähemtähtsaks, on kohandamine see, kus kiire projekteerimine tõeliselt särab. Kohandades AI vastuseid konkreetsetele ärivajadustele või kasutaja eelistustele, pakub kiire projekteerimine ainulaadselt isikupärastatud kogemust. See kohandamine on hindamatu väärtusega organisatsioonidele, kelle eesmärk on AI väljundid oma täpsete ärieesmärkidega vastavusse viia.

Niisiis, kas oleme valmis süvenema sellesse põnevasse kiire insenerimaailma? Uurime, kuidas see tehnika kujundab ümber meie suhtlust tehisintellektiga, muutes need tõhusamaks, tõhusamaks ja meie vajadustele vastavaks.

Lugu kahest viipast: e-kaubanduse vestlusroti juhtum

Kujutage ette, et juhite e-kaubandust, mis on spetsialiseerunud välisvarustusele. Olete otsustanud integreerida generatiivse AI vestlusroti, et aidata klientidel teie veebisaidilt tooteid leida. See stsenaarium illustreerib suurepäraselt hästi koostatud ja halvasti konstrueeritud viipade tähtsust kiires projekteerimises.

1. stsenaarium: eksitav viip

Oletame, et vestlusbot on programmeeritud halvasti konstrueeritud viipaga. Klient küsib: "Kuidas ma saan telkimise ajal soojas olla?" Nüüd peaks ideaalselt koostatud viip suunama vestlusrobotit soovitama selliseid tooteid nagu isoleeritud magamiskotid, kaasaskantavad küttekehad või termiline kulumine. Kuid viipa ebamäärase ja valesti suunatud olemuse tõttu võib tehisintellekt tõlgendada sõna „soojaks jäämine” üldisemas tähenduses. Selle tulemusel vastab vestlusbot üldiste näpunäidetega sooja hoidmiseks, näiteks liikumiseks või kuumade jookide joomiseks – see ei vasta tegelikult kliendi vajadusele leida teie saidilt asjakohaseid tooteid.

See on klassikaline näide valesti läinud viipast. See mitte ainult ei suuda rahuldada kliendi konkreetseid vajadusi, vaid jätab kasutamata ka võimaluse suunata teda potentsiaalse ostu poole.

2. stsenaarium: kohapealne viip

Nüüd pöörame skripti ümber ja kujutame ette, et viip on hästi kavandatud. Sama klient küsib sama küsimuse, kuid seekord juhindub tehisintellekt tootega seotud päringute tõlgendamiseks ja neile vastamiseks viipest. Mõistes konteksti ja e-kaubanduse seadeid, vastab vestlusbot soovitustega kvaliteetsete, soojusisolatsiooniga matkavarustuse kohta, mis on teie saidil saadaval, võib-olla isegi linkida konkreetsetele tootelehtedele.

See vastus käsitleb otseselt kliendi vajadusi, suurendab nende ostukogemust ja suurendab müügi tõenäosust. See näitab, kuidas hästi koostatud viip võib viia tõhusa, asjakohase ja produktiivse suhtluseni, millest on kasu nii kliendile kui ka teie ettevõttele.

Stsenaariumi kontekstualiseerimine:

Kujutage ette, et teil on veebipõhine elektroonikapood. Klient saadab sõnumi: „Sain vale mudeli kõrvaklapid. Kas ma saan õiged saata?" See on tüüpiline stsenaarium, kus kiire projekteerimine võib teie kliendirahulolu osakonna jaoks muuta.

Viipe loomine

Esiteks peame paika panema oma AI mudeli. Me ütleme talle: "See on vestlus segaduses kliendi ja reageeriva, lahendustele orienteeritud klienditeenindaja vahel." Seejärel esitame kliendi päringu sellisel kujul, nagu see on. See loob tehisintellektile selge konteksti suhtluse olemuse ja rolli kohta, mida see täitma peab.

Nüüd juhendame AI-d, kuidas reageerimist alustada. Võime öelda: „Klienditeenindaja vastus: Tere, täname, et võtsite meiega tellimuse asjus ühendust. Vabandame segaduse pärast. Jah, me saame”, mis näitab, et vastuses tuleks probleemi tunnistada, väljendada empaatiat ja liikuda positiivse lahenduse poole.

Mudeli vastus

Kui sisestate selle viipa hästi häälestatud tehisintellekti mudelisse, võite saada selliseid vastuseid nagu:

  • "Jah, me saame selles kindlasti aidata. Kas saaksite palun kinnitada oma tellimuse numbri, et saaksime korraldada õigete kõrvaklappide saatmise?"
  • „Jah, me saame selle teie eest ära lahendada. Saadame teile kohe õige mudeli ja siin on ettemakstud silt vale kauba tagastamise kohta.

Hästi üles ehitatud viipade jõud

See näide demonstreerib täpsuse jõudu kiires inseneritöös. Määrates selgelt rollid, konteksti ja soovitud tulemuse, suudab tehisintellekt genereerida vastuseid, mis pole mitte ainult asjakohased ja kasulikud, vaid on kooskõlas ka teie ettevõtte klienditeeninduse standarditega.

Lisaks saab seda lähenemisviisi täpsustada ettevõtte konkreetsete poliitikate ja klientidega suhtlemise stiilide alusel. Täiendava täiustamise korral võivad need tehisintellekti loodud vastused veelgi paremini ühtida teie kaubamärgi hääle ja klienditeeninduse eetosega.

Mis on viibad?

AI valdkonna juhised on sarnased joonistega: täpsed, õpetlikud ja suunavad. Need toimivad sillana inimese kavatsuste ja tehisintellekti teostamise vahel, muutes meie soovid ja küsimused ülesanneteks, mida tehisintellekti mudelid mõistavad ja mille alusel tegutseda.

Lihtsamalt öeldes on viip AI mudelile suunatud juhis või küsimus. Kuid selles peitub rohkem, kui esmapilgul paistab. Viibad on salajane kaste, mis määrab, kui tõhusalt suudab AI mudel oma eesmärki täita, olgu selleks siis küsimustele vastamine, teksti genereerimine või isegi piltide loomine.

Juhend: Prompti tuum

Juhend on viipe südamelöök. See ütleb AI-le täpselt, mida me sellelt ootame. Näiteks: "Tehke kokkuvõte lisatud aruande peamistest järeldustest." Siin on juhis selge, otsene ja jätab vähe ruumi kahemõttelisusele.

Kontekst: Lava seadmine

Kontekst on taust, mille taustal tehisintellekt oma ülesannet täidab. See raamib tehisintellekti reaktsiooni, tagades asjakohasuse ja kooskõla käsiloleva stsenaariumiga. Näiteks lisades meie juhistele „võttes arvesse hiljutisi kliimamuutuste uuringuid”, asetatakse tehisintellekti ülesanne konkreetsesse valdkonda, teravdades selle fookust.

Sisendandmed: AI kütus

Sisendandmed on tooraine, millega tehisintellekt töötab. Meie näites on see "lisatud aruanne". See komponent on kriitilise tähtsusega, kuna see pakub spetsiifilist sisu, mida tehisintellekt peab töötlema ja sellele reageerima.

Väljundi indikaator: vastuse stiili määratlemine

Väljundnäidik kujundab tehisintellekti vastuse vormingu või stiili. Meie puhul suunab „esita oma kokkuvõte ajakirjanduslikus stiilis” tehisintellektile kindlat tooni ja vormingut, tagades, et väljund vastab meie stiililistele vajadustele.

Tehnilised kontseptsioonid, mida peaksite kiirest inseneritööst teadma

Kiire insener on natuke nagu keelekokk – see ei seisne ainult koostisosade segamises; see on retsepti koostamine, mis toob esile parimad maitsed. Selle õigeks tegemiseks peate mõistma mõningaid tehnilisi põhikontseptsioone. Uurime neid kiire projekteerimise põhikomponente.

Loodusliku keele töötlemine (NLP)

Kiire inseneritöö keskmes on loomuliku keele töötlemine (NLP). Kujutage ette NLP-d tehisintellekti keelekoolina, kus masinad ei õpi mitte ainult inimkeelt "kuulma", vaid ka seda mõistma ja sellele kontekstuaalselt reageerima. See on AI spetsiaalne valdkond, mis muudab keele vorminguks, mida arvutid saavad seedida ja mõtestada. Ilma NLP-ta oleksid meie tehisintellekti sõbrad tõlkes üsna kadunud!

Suured keelemudelid (LLM)

Järgmiseks on suured keelemudelid (LLM). Need on tehisintellekti keelemaailma rasked tõstjad, kes on koolitatud tohutute andmekogumite põhjal, et ennustada sõnajadasid. Nad on nagu tehisintellekti valdkonna romaanikirjanikud, kes üritavad varem öeldu põhjal välja mõelda lause järgmist sõna. LLM-id on keskse tähtsusega konteksti mõistmisel ning mõtteka ja asjakohase teksti loomisel.

Transformers

Trafod – ei, mitte maskeerunud robotid – on paljude LLM-ide, sealhulgas kuulsa GPT-seeria mootorid. Need on keele jaoks kohandatud sügavate närvivõrkude eritüübid. Kujutlege neid tehisintellekti fookusläätsedena, aidates sellel keskenduda lause erinevatele osadele, et mõista, kuidas sõnad üksteisega seostuvad. Trafo tähelepanumehhanismid on nagu prožektor, mis tõstab esile selle, mis on sõnademeres ülioluline.

parameetrid

Parameetrid on tehisintellekti mudeli nupud ja kettad, mida selle treenimise ajal peenhäälestatakse. Kuigi insenerid neid otse ei kohanda, aitab nende teadmine mõista, miks AI-mudel võib teie viipadele teatud viisil reageerida. Need on aluseks olevad reeglid, mis juhivad tehisintellekti keelemängu.

märgid

Märgid on AI keelemudelite leib ja võid – need on tekstiühikud, mida mudel loeb ja millest aru saab. Mõelge žetoonidele kui oma keeleretsepti üksikutele koostisosadele. Need võivad ulatuda ühest tähest, nagu "a", kuni terve sõnani, nagu "õun". Viipade koostamisel on oluline teada, et LLM-id saavad hakkama ainult teatud arvu žetoonidega, mis on teie segamiskausi suurus.

Multimodaalsus

Lõpuks on olemas multimodaalsus. Siin muutuvad AI mudelid ülimalt mitmekülgseks, tegeledes mitte ainult tekstiga, vaid ka piltide, helide või isegi koodiga. Viipetehnikas tähendab see, et saate koostada viipasid, mis loovad terve hulga väljundeid, olenevalt sellest, mida AI-mudel suudab. See on nagu köök, kus saate valmistada kõike, alates koogist ja lõpetades vormiroaga!

Nende kontseptsioonidega relvastatud olete nüüd paremini varustatud kiire insenerimaailma sukeldumiseks. Nende tehniliste aspektide mõistmine on nagu õigete köögitööriistade omamine – need muudavad teid täiuslike AI-viipade koostamisel tõhusamaks ja tõhusamaks.

Kaalud kiires inseneritöös

Kiires inseneritöös mängib nn kaalude kontseptsioon keskset rolli tehisintellekti mudeli fookuse suunamisel ja vastuse tüübi või loodud sisu mõjutamisel. Mõelge raskustele kui prožektorile, mis paistab viipa teatud osadele eredamalt, et muuta need tehisintellekti meelest paremini esile.

Kuidas kaalud AI vastuseid mõjutavad

Viipade kaal ei ole kõigi tehisintellekti mudelite puhul ühtne funktsioon, kuid seda nähakse sageli platvormidel, mis pakuvad viipade teatud kohandamist. Neid kaalusid saab rakendada spetsiaalse süntaksi või sümbolite abil, mis näitavad, millistele viipa terminitele või elementidele tuleks rohkem rõhku panna.

Kaalumine erinevates kontekstides

Kuigi kaalumist arutatakse sageli kujutiste genereerimise ülesannetes (nagu DALL-E või Midjourney puhul), kus väikesed muudatused võivad viia tohutult erinevate väljunditeni, on kontseptsioon samavõrra rakendatav ka muude generatiivsete mudelite puhul, näiteks need, mis käsitlevad teksti või koodi.

Kaalumise praktilised näited

Kaaluge neid hüpoteetilisi näiteid, et mõista, kuidas kaalud tulemusi muudavad:

  1. Pildi loomine keskteekonnaga:Esimeses viipas võib AI luua pildi, kus nii ookean kui ka päikeseloojang on võrdselt esindatud. Kui aga lisada sõna "ookean" kõrvale kaal "::", AI fookus nihkub ja see võib luua pildi, kus ookean on domineeriv element, kusjuures päikeseloojang võib olla teisejärgulisem.
    • Viip: "ookean, päikeseloojang"
    • Muudetud viip koos kaaludega: "ookean::, päikeseloojang"
  2. Tekstipõhine mudel:Kaalutud viipa puhul sunnitakse AI-d keskenduma rohkem võluri vaatenurgale või rollile loos, mis võib viia narratiivini, kus võluri tegevused, mõtted või taust on üksikasjalikumad kui draakoni omad.
    • Viip: "Kirjutage lugu võlurist ja draakonist."
    • Muudetud viip kaaludega: "Kirjutage lugu võlurist:: ja draakonist."

Kaalumise mõju

Kaalude lisamine võib väljundit oluliselt muuta. Näiteks pildigeneraatorite kontekstis võib kaalu reguleerimine muuta stseeni rahulikust rannapäikeseloojangust dramaatiliseks, ookeanis domineerivaks maastikuks, mille taustal on päikeseloojang. Samamoodi võib see teksti genereerimisel nihutada narratiivi fookust või teatud tegelaste või teemade kohta esitatud üksikasjade sügavust.

Nüüd süveneme viipade tehnikate mitmekülgsesse maailma, millest igaüks on ainulaadne lähenemine AI vastuste kujundamisele.

Viipamistehnikate loend

#1: Null-Shot Prompting

Nullpildi ilu seisneb selle lihtsuses ja mitmekülgsuses. See on nagu eksperdile küsimuse esitamine, ilma et oleks vaja taustateavet esitada. Eksperdi laialdased teadmised ja kogemused võimaldavad neil juba teadaolevate põhjal mõista ja vastata täpselt.

Rakendus sentimentanalüüsis

Süveneme praktilisse näidesse: sentimentianalüüs. Oletame, et analüüsite klientide tagasisidet ja näete arvustust, mis ütleb: "Mul oli pargis suurepärane päev." Null-shot vihjes küsiksite otse tehisintellekti mudelilt: "Milline on järgmine lause: "Mul oli pargis suurepärane päev"?"

Keelemudel, mis kasutab oma ulatuslikku koolitust tunnete mõistmisel, võib selle väite täpselt liigitada positiivseks, kuigi sellele pole antud konkreetse ülesande jaoks konkreetseid koolitusnäiteid. See võime ühe lause põhjal tundeid täpselt järeldada näitab mudelile omast arusaama keelenüanssidest.

Nullpildi mitmekülgsus

Null-shot küsimine ei piirdu sentimentanalüüsiga. See on võrdselt tõhus paljudes ülesannetes, sealhulgas klassifitseerimisel (nt rämpsposti tuvastamine), teksti teisendamisel (nt tõlkimine või kokkuvõtete tegemine) ja lihtsa teksti genereerimisel. See lähenemine on eriti kasulik kiirete ja käigupealsete vastuste genereerimiseks paljude päringute jaoks.

Teine näide: segase meeleolu analüüs

Mõelge teisele stsenaariumile, kus hindate hotelliarvustust: "Tuba oli avar, kuid teenindus oli kohutav." Null-shot-viipa kasutades paluksite mudelil „Eemaldada arvamus järgmisest ülevaatest”. Ilma selle konkreetse ülesandega seotud eelneva koolituseta suudab mudel siiski viipa töödelda ja tuvastada, et arvustuses on erinevad tunded: positiivne ruumi avaruse suhtes, kuid negatiivne teenuse osas.

See võime, mis võib inimestele tunduda lihtne, on tehisintellekti jaoks üsna tähelepanuväärne. See ei näita mitte ainult keele mõistmist, vaid ka võimet analüüsida keerulisi ja nüansirikkaid tundeid.

#2: väheste võtete küsimine

Vähese võttega viipamine rikastab tehisintellekti arusaamist, pakkudes mitmeid näiteid, tavaliselt kaks kuni viis, mis juhivad mudeli väljundit. See tehnika on eriti kasulik ülesannete puhul, mis nõuavad konkreetset konteksti või stiili, võimaldades mudelil oma vastuseid täpsemalt kohandada.

Rakendus riimpaaride genereerimiseks

Rakendus riimpaaride genereerimiseks

Mõelge ülesandele luua kuuvalgel ööst riimitud kuppel, mis on kontekstipõhisem väljakutse. Siin on, kuidas mõne võttega viip toimiks.

Sisestage mudeli viip:

"Kirjutage päevalille kohta riimiline kuppel:
Näide 1:
'heledate kroonlehtedega päevalill,
Peesitab hea meelega päikesevalguses.
Näide 2:
'Suvel särav päevalill kõrge,
Noogutab, kui tuuled puhuvad.
Nüüd kirjutage riimiline kuppel kuuvalgel ööst.

Selle stsenaariumi korral antakse mudelile kaks näidet päevalillede kohta. Need toimivad raamistikuna, õpetades tehisintellektile väljundis eeldatavat stiili ja struktuuri. Kui modellil palutakse kirjutada kuuvalgel ööst, kasutab modell neid näiteid sarnase stiiliga kupleti loomiseks.

Oodatav vastus:

"Kuuvalgus levitab oma hõbedast valgust,
Maailma vannitamine vaiksel ööl.

Mudel kasutab näidete struktuuri ja riimiskeemi, rakendades neid uues teemas. See illustreerib, kuidas väheste kaadrite küsimine võib modelli loomingulist protsessi tõhusalt juhtida.

Vähese pildiga õhutamine erinevates kontekstides

Vähese võttega õhutamine on mitmekülgne, ulatudes kaugemale loomingulistest ülesannetest nagu luule. See on võrdselt tõhus nii struktureeritud kui ka tehnilisemates valdkondades. Näiteks ärikontekstis, nagu tulude juhtimine külalislahkuses, võib mõne sammuga viip välja näha järgmine:

Viip: "Ma annan teile teema "tulude juhtimine külalislahkuses" ja te esitate mulle selles vormingus strateegiate loendi:
1. strateegia: dünaamiline hinnakujundus
2. strateegia: tootluse juhtimine
3. strateegia: ülebroneerimine
Palun jätkake nimekirja."

Selle viipaga jätkab AI mudel strateegiate loetlemist samas vormingus, mis võib sisaldada selliseid valikuid nagu viibimise pikkuse allahindlused või kanalihaldus. Esialgsed näited toimivad plaanina, suunates mudelit sisu, mis ühtib määratud vormingu ja teemaga.

#3: Mõtteahela õhutamine

Mõtteahela (CoT) ajend muudab AI-mudelite lahendamise keeruliste mitmeastmeliste probleemide lahendamisel, jäljendades inimlikke arutlusprotsesse. See tehnika jagab keerulised probleemid lihtsamateks komponentideks, võimaldades AI-mudelitel enne lõpliku vastuseni jõudmist igas etapis loogiliselt navigeerida. See on eriti kasulik ülesannete puhul, mis nõuavad üksikasjalikku põhjendust, näiteks matemaatilised probleemid või keerulised otsustusstsenaariumid.

Rakendus probleemide lahendamisel

Kaaluge teistsugust mitmeastmelist matemaatikaülesannet, et mõista CoT-i viipasid paremini:

Viip: "Alice'il on 15 apelsini. Ta sööb 2 apelsini ja siis sõbranna annab talle veel 5 apelsini. Mitu apelsini on Alice’il praegu?”

CoT-viipa kasutamisel lahkame probleemi väiksemateks, paremini juhitavateks küsimusteks:

  1. Esialgne viip: "Alice'il on 15 apelsini."
  2. Vaheviip: "Mitu apelsini on Alice'il pärast 2 söömist?"
  3. Vahepealne vastus: "Alice'il on 13 apelsini."
  4. Järgmine viip: "Alice'il on 13 apelsini."
  5. Vaheviip: "Mitu apelsini on Alice'il pärast 5 lisa saamist?"
  6. Lõplik vastus: "Alice'il on praegu 18 apelsini."

See meetod juhib tehisintellekti probleemi igas etapis, sarnanedes sellega, kuidas inimene sellele läheneb. Seda tehes suurendab see mudeli probleemide lahendamise võimet ja süvendab selle arusaamist keerukatest ülesannetest.

Mõtteahel otsuste tegemisel

Rakendame äriotsuste tegemise stsenaariumi puhul CoT-viipa:

Viip: „Te haldate raamatupoodi, kus on 200 raamatut. Müüte müügi käigus 40 raamatut ja hiljem omandate veel 70 raamatut. Mitu raamatut on praegu teie laos?"

CoT-viipa kasutades jaguneb probleem järgmiselt:

  1. Esialgne viip: "Alustate 200 raamatuga."
  2. Vaheviip: "Kui palju raamatuid jääb pärast 40 müüki?"
  3. Vahepealne vastus: "Teil on 160 raamatut."
  4. Järgmine viip: "Teil on 160 raamatut."
  5. Vaheviip: "Mitu raamatut teil pärast 70 lisamist on?"
  6. Lõplik vastus: "Teil on praegu laos 230 raamatut."

CoT-viipade täiustamine

Mõtteahela õhutamist saab täiustada, lisades fraasi "Mõtleme samm-sammult", mis on osutunud tõhusaks isegi ilma mitme konkreetse küsimuse ja vastuste näiteta. See lähenemine muudab CoT-viipamise skaleeritavaks ja kasutajasõbralikumaks, kuna see ei nõua arvukate üksikasjalike näidete koostamist.

Mõju suurtele keelemudelitele

CoT-viipamine on olnud eriti tõhus, kui seda kasutatakse suurte keelemudelite puhul, nagu Google'i PaLM. See suurendab oluliselt mudeli võimet täita keerulisi ülesandeid, edestades mõnikord isegi ülesandepõhiseid peenhäälestatud mudeleid. Seda tehnikat saab veelgi täiustada CoT-i arutlusandmete kogumite mudelite peenhäälestusega, mis suurendab tõlgendatavust ja arutlusvõimet.

#4: Iteratiivne viipamine

Iteratiivne küsimine on kiire inseneri dünaamiline ja tõhus strateegia, mis on eriti kasulik keeruliste või nüansirikaste ülesannete puhul, kus esimene katse ei pruugi soovitud tulemusi anda. See lähenemisviis hõlmab mudeli väljundite täpsustamist ja laiendamist mitmete järelmeetmete kaudu, mis võimaldab käsitletava teema põhjalikumat uurimist.

Rakendus tervishoiuuuringutes

Rakendame iteratiivset viipamist tervishoiu uurimisprojektis:

Esialgne teade: „Ma uurin meditatsiooni mõju stressi vähendamisele. Kas saate anda ülevaate praegustest leidudest?

Oletame, et mudeli väljund sisaldab selliseid punkte nagu kortisooli taseme langus, une kvaliteedi paranemine ja kognitiivsete funktsioonide paranemine.

Järelviip 1: "Huvitav, kas saaksite anda rohkem üksikasju selle kohta, kuidas meditatsioon kortisooli taset mõjutab?"

Seejärel võib mudel süveneda sügavamale bioloogilistesse mehhanismidesse, nagu parasümpaatilise närvisüsteemi aktiveerimine, vähendades stressihormooni tootmist.

Järelkäsitlus 2: "Kuidas aitab paranenud unekvaliteet kaasa meditatsiooniga tegelevate inimeste stressi vähendamisele?"

Siin võiks mudel laiendada une ja stressi seost, arutledes selle üle, kuidas meditatsioon aitab kaasa paremale unehügieenile ja sellest tulenevalt madalamale stressitasemele.

See iteratiivne protsess võimaldab järk-järgult ja põhjalikumalt uurida keerulist meditatsiooni ja stressi vähendamise teemat.

Iteratiivne õhutamine tootearenduses

Teine näide võib olla tootearenduse kontekstis:

Esialgne vihje: „Töötan uue keskkonnasõbraliku pakkematerjali väljatöötamisega. Millised on peamised kaalutlused?"

Mudel võib kirjeldada selliseid tegureid nagu biolagunevus, kulutõhusus ja tarbijate aktsepteerimine.

Järeltegevusviis 1: „Kas saate rohkem selgitada väljakutseid, mis on seotud biolagunevuse ja kulutasuvuse tasakaalustamisega?”

Mudel võiks seejärel anda ülevaate materjalivalikutest, tootmisprotsessidest ning keskkonnamõju ja tootmiskulude vahelistest kompromissidest.

Järeltegevusviis 2: „Milliseid strateegiaid saab kasutada selleks, et tarbijad keskkonnasõbralikud pakendid aktsepteeriksid?”

Siin võib mudel arutada turundusstrateegiaid, tarbijaharidust ja uue pakendi keskkonnaalase kasu demonstreerimise tähtsust.

Iteratiivne kiire arendusprotsess

Iteratiivne õhutamine ei tähenda ainult järelküsimuste esitamist; see on metoodiline protsess, mis hõlmab:

  1. Idee genereerimine: Alustage laia mõiste või küsimusega.
  2. Rakendamine: Looge oma idee põhjal esialgne viip.
  3. Katse tulemus: Analüüsige AI mudeli väljundit.
  4. Veaanalüüs: Tehke kindlaks valdkonnad, kus väljund ei vasta ootustele.
  5. Kordamine: Täpsustage viipa, lisades konkreetsed juhised või täiendava konteksti.
  6. Kordus: Korrake protsessi, kuni saavutate soovitud tulemuse.

Näiteks kui teete tootekirjeldustest kokkuvõtte teatud sihtrühma jaoks, võib teie esialgne viip olla liiga lai. Pärast tulemuste analüüsimist võite mõista, et on vaja määrata sihtrühm, soovitud pikkus või formaat. Järgmised juhised võivad seejärel lisada need üksikasjad, täiustades järk-järgult täiuslikku kokkuvõtet.

#5: loodud teadmiste õhutamine

Loodud teadmised kasutavad ära suurte keelemudelite tohutut teabereservuaari, et luua teadlikumaid ja kontekstuaalselt asjakohasemaid vastuseid. See hõlmab esmalt mudeli ajendamist luua teema kohta põhiteadmised, mis on seejärel aluseks täpsematele hilisematele päringutele.

Rakendus ajaloolises analüüsis

Mõelge stsenaariumile, kus tahame mõista ajaloolise sündmuse, näiteks tööstusrevolutsiooni, mõju.

Esialgne viip: "Esitage kokkuvõte tööstusrevolutsioonist."

Mudel võib anda vastuse, mis kirjeldab tööstusrevolutsiooni põhiaspekte, sealhulgas tehnoloogilisi edusamme, muutusi tootmises ja sotsiaalseid mõjusid.

Järeltegevus: "Kuidas kujundas see periood tööstusrevolutsiooni ajal toimunud tehnoloogiliste edusammude põhjal kaasaegseid tootmistehnikaid?"

Tuginedes esimesest viipast saadud teadmistele, võib mudel anda üksikasjalikuma ja kontekstipõhise vastuse tööstusrevolutsiooni mõju kohta kaasaegsele tootmisele.

#6: Suunatud stiimuli õhutamine

Suunatud stiimuli õhutamine hõlmab AI-le konkreetsete vihjete või vihjete andmist, sageli märksõnade kujul, et suunata see soovitud väljundi poole. See tehnika on eriti kasulik ülesannete puhul, kus teatud elementide või teemade kaasamine on ülioluline.

Rakendus sisu loomisel

Kujutage ette, et loote taastuvenergiateemalist ajaveebipostitust ja soovite tagada teatud märksõnade kaasamise.

Esialgne viip: "Kirjutage lühike ülevaade taastuvatest energiaallikatest."

Oletame, et mudel annab üldise ülevaate taastuvenergiast.

Suunatud stiimuli järelmeetmete viip: "Nüüd lisage märksõnad "päikeseenergia", "jätkusuutlikkus" ja "süsiniku jalajälg" artikli 2–4-lausesse kokkuvõttesse.

See viip juhendab mudelit lisama oma kokkuvõttesse konkreetseid märksõnu, tagades sisu vastavuse teatud temaatiliste või SEO eesmärkidega.

#7: automaatne viipade genereerimine

Automaatne viipade genereerimine on AI tipptasemel lähenemisviis, kus süsteem ise loob viipasid või küsimusi. Mõelge sellele järgmiselt: selle asemel, et inimene peaks esitama tehisintellekti jaoks konkreetseid küsimusi või juhiseid, genereerib AI need juhised ise. See on nagu AI õpetamine esitama oma küsimusi juhiste või eesmärkide alusel. See meetod on eriti kasulik, kuna see säästab aega, vähendab inimlikke eksimusi ning võib anda tehisintellektilt täpsemaid ja asjakohasemaid vastuseid.

Kuidas see töötab

Automaatne viipade genereerimine hõlmab tavaliselt mõnda põhietappi.

  1. Eesmärgi seadistus: Esiteks määratleme, mida me AI-lt vajame – see võib olla küsimusele vastamine, aruande koostamine jne.
  2. Esialgne andmete sisestamine: Alustuseks pakume tehisintellektile põhiteavet või -andmeid.
  3. Kiire loomine AI abil: Algandmeid kasutades loob tehisintellekt lisateabe kogumiseks või eesmärgi selgitamiseks oma viipade või küsimuste komplekti.
  4. Vastus ja täpsustamine: Seejärel kasutab tehisintellekt vastuste loomiseks neid ise loodud viipasid. Vajadusel saab see täpsuse huvides eelmiste vastuste põhjal täpsustada või luua uusi viipasid.

Rakendus tervishoius

Nüüd rakendame seda kontseptsiooni tervishoiuasutustes, et näha, kuidas see võib patsiendihooldust muuta.

1. samm: eesmärgi seadmine

Tervishoiustsenaariumi puhul võib eesmärk olla patsiendi seisundi diagnoosimine tema sümptomite põhjal. Esialgne sisend võib olla patsiendi kirjeldatud sümptomite loend.

2. samm: AI genereerib diagnostikaviipasid

Kasutades esialgset sümptomite loendit, genereerib tehisintellekt üksikasjalikuma teabe kogumiseks automaatselt konkreetsed juhised või küsimused. Näiteks kui patsient mainib valu rinnus ja õhupuudust, võib tehisintellekt genereerida selliseid viipasid nagu "Küsige, kas valu rinnus süveneb füüsilise aktiivsusega" või "Küsige õhupuuduse kestuse kohta".

3. samm: teabe kogumine ja hüpoteeside kujundamine

Kui tehisintellekt saab vastused enda loodud viipadele, hakkab see looma hüpoteese patsiendi seisundi kohta. Vastuste põhjal võib see näiteks kaaluda südamega seotud probleeme või hingamisteede infektsioone.

4. samm: diagnoosi täpsustamine ja kinnitamine

Tehisintellekt jätkab areneva teabe põhjal oma viipade täpsustamist. Kui see kahtlustab südameprobleemi, võib see tekitada viipeid, mis on seotud muude sümptomitega, nagu pearinglus või väsimus. See iteratiivne protsess aitab kitsendada võimalikke diagnoose ja soovitada kõige tõenäolisemaid.

Järeldus: diagnostika tõhususe suurendamine

Sel viisil võib automaatne viipe genereerimine tervishoius oluliselt suurendada patsiendi diagnoosimise tõhusust ja täpsust. See võimaldab tervishoiuteenuse osutajatel kiiresti tuvastada patsiendi sümptomite kõige tõenäolisemad põhjused ja teha teadlikke otsuseid edasiste uuringute või ravi kohta. See tehisintellektil põhinev lähenemisviis mitte ainult ei lihtsusta diagnostikaprotsessi, vaid toetab ka tervishoiutöötajaid tõhusama patsiendihoolduse pakkumisel.

#8: taastamisega täiendatud põlvkond

Retrieval-Augmented Generation (RAG) on keerukas AI tehnika, mis ühendab keelemudelite võimsuse võimalusega hankida asjakohast teavet välistest andmebaasidest või teadmistebaasidest. See meetod on eriti kasulik, kui käsitlete päringuid, mis nõuavad ajakohast teavet või spetsiifilisi teadmisi, mille kohta AI mudelit ei õpetatud.

Kuidas taasesitusega laiendatud genereerimine töötab

  1. Päringu töötlemine: Kui päring on vastu võetud, kodeeritakse see esmalt vektoresitluseks.
  2. Dokumendi otsimine: Seda vektorit kasutades otsib süsteem andmebaasist (sageli vektorandmebaasi abil), et leida kõige asjakohasemad dokumendid. See otsimine põhineb tavaliselt dokumendivektorite lähedusel päringuvektorile.
  3. Teabe integreerimine: Laaditud dokumente kasutatakse seejärel keelemudeli viipa osana.
  4. Vastuste genereerimine: Keelemudel genereerib vastuse nii algse päringu kui ka hangitud dokumentide teabe põhjal.

Praktiline rakendus: meditsiiniuuringud

Kujutage ette stsenaariumi meditsiinilise uurimistöö kontekstis:

Teadlane küsib: "Millised on 2. tüüpi diabeedi uusimad ravimeetodid, mis avastati pärast 2020. aastat?"

  1. Päringu kodeering: Küsimus muudetakse vektoriks.
  2. Otsimine meditsiinilistest andmebaasidest: Süsteem otsib meditsiiniajakirjadest ja andmebaasidest hiljutisi leide II tüüpi diabeedi ravi kohta, hankides asjakohaseid artikleid ja uuringuid.
  3. Viipa suurendamine: Seejärel kasutab AI seda otsitud teavet koos algse küsimusega, et konteksti paremini mõista.
  4. Teadliku vastuse loomine: Lõpuks annab tehisintellekt vastuse, mis sisaldab uusimate uuringute teadmisi, pakkudes uurijale ajakohast ja põhjalikku teavet.

Otsimisega laiendatud genereerimise eelised

  • Ajakohane teave: Eriti kasulik sellistes valdkondades nagu meditsiin või tehnoloogia, kus uued arengud on sagedased.
  • Teadmiste sügavus: Võimaldab tehisintellektil pakkuda üksikasjalikumaid ja konkreetsemaid vastuseid, pääsedes juurde suurele hulgale välistele allikatele.
  • Vähendatud eelarvamus: Välistele andmeallikatele tuginedes ei mõjuta tehisintellekti vastuseid tõenäoliselt treeningandmetes esinevad eelarvamused.

Retrieval-Augmented Generation kujutab endast olulist edasiminekut tehisintellekti võimes pakkuda täpseid, teadlikke ja kontekstipõhiseid vastuseid, eriti stsenaariumide puhul, kus uusima teabega kursis hoidmine on ülioluline. See meetod tagab, et tehisintellekti vastused ei põhine ainult olemasolevatel teadmistel, vaid neid täiendatakse välistest allikatest pärit uusimate andmetega.

Lisateavet saate meie lehelt lugeda ajaveebi postitus Retrieval-Augmented Generation kohta.

Kiirete inseneride jaoks on vajalikud tehnilised oskused

Vilunud kiireks inseneriks saamine või tema palkamine eeldab tehniliste oskuste ja mittetehniliste oskuste ainulaadse segu mõistmist. Need oskused on üliolulised tehisintellekti ja generatiivsete mudelite täieliku potentsiaali ärakasutamiseks erinevates rakendustes.

  1. NLP sügav mõistmine: Loomuliku keele töötlemise algoritmide ja tehnikate tundmine on hädavajalik. See hõlmab keele, süntaksi ja semantika nüansside mõistmist, mis on tõhusate viipade koostamisel kriitilise tähtsusega.
  2. Suurte keelemudelite tundmine: Vajalik on selliste mudelite nagu GPT-3.5, GPT-4, BERT jne oskus. Nende mudelite võimaluste ja piirangute mõistmine võimaldab kiiretel inseneridel nende kogu potentsiaali ära kasutada.
  3. Programmeerimis- ja süsteemiintegreerimisoskused: AI-mudelite süsteemidesse integreerimiseks on vajalikud JSON-failidega töötamise oskused ja põhiteadmised Pythonist. Need oskused aitavad andmetega manipuleerida ja neid töödelda kiirete inseneriülesannete jaoks.
  4. API interaktsioon: API-te tundmine on generatiivsete AI-mudelite integreerimiseks ja nendega suhtlemiseks ülioluline, hõlbustades sujuvat suhtlust erinevate tarkvarakomponentide vahel.
  5. Andmete analüüs ja tõlgendamine: Võimalus analüüsida AI mudelite vastuseid, tuvastada mustreid ja teha viipasid andmetepõhiselt kohandada on ülioluline. See oskus on viipade täpsustamiseks ja nende tõhususe suurendamiseks ülioluline.
  6. Katsetamine ja iteratsioon: Peamised kohustused on A/B-testide läbiviimine, jõudlusmõõdikute jälgimine ning tagasiside ja masina väljundi põhjal viipade pidev optimeerimine.

Mittetehnilised kohustused kiires inseneritöös

  1. Efektiivne suhtlus: Oluline on ideede selge sõnastamine ja tõhus koostöö funktsionaalsete meeskondadega. See hõlmab kasutajate tagasiside kogumist ja kaasamist kiiresse täpsustamisse.
  2. Eetiline järelevalve: Oluline on tagada, et juhised ei tekitaks kahjulikke või kallutatud vastuseid. See vastutus on kooskõlas eetiliste tehisintellekti tavadega ja säilitab tehisintellekti interaktsioonide terviklikkuse.
  3. Domeeni asjatundlikkus: Spetsiaalsed teadmised konkreetsetes valdkondades, olenevalt rakendusest, võivad oluliselt suurendada viipade asjakohasust ja täpsust.
  4. Loov probleemide lahendamine: Loovalt ja uuenduslikult mõtlemine on vajalik uute lahenduste väljatöötamiseks, mis nihutavad tavapärase tehisintellekti ja inimese suhtluse piire.

Keeruliste viipetehnikate lihtsustamine nanovõrkudega

Kui me süveneme kiirtehnoloogia maailma, on ilmne, et kiirete tehnikate keerukus võib muutuda üsna tehniliseks, eriti keeruliste probleemide lahendamisel. See on koht, kus Nanonets astub mängu muutjana, ületades lõhe täiustatud AI-võimaluste ja kasutajasõbralike rakenduste vahel.

Nanonetid: teie tehisintellekti töövoo lihtsustaja

Nanonets on välja töötanud uuendusliku lähenemisviisi, et kasutada neid keerulisi kiireid tehnikaid maksimaalselt ära, ilma et kasutajad nende keerukusega üle koormaks. Mõistes, et kõik ei ole tehisintellekti või kiire inseneritöö eksperdid, pakub Nanonets sujuvat lahendust.

Äriprotsesside sujuvamaks muutmine

Nanonets Workflow Builder on silmapaistev funktsioon, mis on loodud loomuliku keele muutmiseks tõhusateks töövoogudeks. See tööriist on uskumatult kasutajasõbralik ja intuitiivne, võimaldades ettevõtetel oma protsesse vaevata automatiseerida ja sujuvamaks muuta. Olgu selleks andmete haldamine, korduvate toimingute automatiseerimine või keerukate AI-viipade mõtestamine, Nanonets teeb selle lihtsaks. Külastage meid meie töövoo automatiseerimise platvormil.

Pilguheit nanonettide efektiivsusele

Nanonetsi võimsuse ja lihtsuse tõeliseks hindamiseks on meil lühike video, mis demonstreerib Nanonets Workflow Builderit töös. See video näitab, kui vaevata saate muuta loomuliku keele juhised tõhusateks ja sujuvamaks töövoogudeks. See on praktiline näide keerukate AI-protsesside muutmisest kasutajasõbralikeks rakendusteks.

[Varjatud sisu]

Kohandatud lahendused nanovõrkudega

Igal ettevõttel on ainulaadsed vajadused ja Nanonets on siin selleks, et neid konkreetseid nõudeid rahuldada. Kui teid huvitab tehisintellekti potentsiaal teie äriprotsesside täiustamisel, kuid tunnete end tehniliste asjaolude pärast hirmul, pakub Nanonets ideaalset lahendust. Kutsume teid kokku leppima meie meeskonnaga kõne, et uurida rohkem selle kohta, kuidas Nanonets saab teie äritegevust muuta. See on võimalus mõista, kuidas täiustatud tehisintellekti saab lihtsal, tõhusal ja ligipääsetaval viisil rakendada.

Nanonetsiga muutuvad kiire inseneritöö tehniline keerukus kättesaadavaks ja rakendatavaks teie ettevõtte vajadustele. Meie eesmärk on anda teile AI täiustatud võimalused, mis on pakitud viisil, mida on lihtne mõista ja rakendada, tagades, et teie ettevõte püsib kiiresti arenevas tehnoloogiamaailmas eesotsas.

Järeldus

Selles ajaveebipostituses oleme rännanud läbi kiire inseneri keeruka maailma, harutades lahti selle põhialused viipade põhimõistmisest kuni keeruliste tehnikateni, nagu otsimisega täiendatud genereerimine ja automaatne viipe kujundamine. Oleme näinud, kuidas kiire projekteerimine ei tähenda ainult tehnilist taiplikkust, vaid hõlmab ka loomingulisi ja eetilisi kaalutlusi. Nende keeruliste tehisintellekti funktsioonide ja praktiliste ärirakenduste vahelise lõhe ületades kerkib Nanonets esile võtmeisikuna. See lihtsustab nende täiustatud viipetehnikate ärakasutamist, võimaldades ettevõtetel tehisintellekti tõhusalt oma töövoogudesse integreerida, ilma et nad satuksid tehnilisse keerukusse.

Ajatempel:

Veel alates Tehisintellekt ja masinõpe